The financial trade-offs of corporate social responsibility: A simultaneous equation approach in the Nigerian context
Notice bibliographique
Résumé
We explore the bidirectional relationship between corporate social responsibility (CSR) and firm performance among non-financial firms in Nigeria from 2010 to 2022, addressing the financial trade-offs associated with CSR in an emerging market. Given mixed evidence on CSR’s impact on profitability and the limited research in resource-constrained environments, this study aims to clarify how CSR affects profitability, as measured by return on assets, and vice versa. Employing a simultaneous equation modeling framework, estimated via System Generalized Method of Moments (System GMM), the study addresses endogeneity and heterogeneity to produce robust results. Findings reveal a significant negative impact of CSR disclosure on profitability, implying that CSR may impose immediate costs on firms, reducing short-term returns. Furthermore, lower profitability drives firms to intensify CSR efforts, potentially as a strategic response to enhance reputation and stakeholder support. These results suggest that CSR engagement involves financial trade-offs, with firms balancing short-term costs against long-term reputational benefits, particularly relevant in contexts like Nigeria where CSR lacks regulatory backing. This study offers valuable insights into the CSR-profitability dynamics in an emerging market context, providing actionable information for managers, policymakers, and investors on navigating the complexities of CSR in financially constrained settings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».